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本发明提供了一种基于两阶段最小二乘法的连续搅拌反应釜参数辨识方法，属于精细化工过程辨识技术领域，解决了连续搅拌反应釜参数辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立连续搅拌反应釜分数阶Wiener模型；步骤2)构建两阶段加权递推最小二乘算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的两阶段加权递推最小二乘算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对连续搅拌反应釜的参数辨识。

本发明公开了一种气动调节阀粘滞特性参数的检测方法，本发明将气动调节阀的粘滞非线性特征通过线性化的方式转化为已知输入和未知输入两个部分，借助于未知输入估计器利用现场数据对未知输入进行在线估计；再在现有控制信号的基础上叠加测试信号以获取估计信息，进而利用估计信息对调节阀的非线性特征进行拟合。本发明可以有效解决气动阀非线性特征的检测问题，可以为调节阀非线性补偿提供所需信息，检测结果可以用于系统的性能分析和故障诊断，对提升系统运行的安全性和准确性有显著作用。

为解决过程工业中化学反应系统的反应物浓度控制问题，本发明提供一种基于Hammerstein模型的连续搅拌反应器系统控制方法，利用Hammerstein模型建立连续搅拌反应器系统的高精度数学模型，运用组合式信号源估计各串联模块的参数，进而利用模型的特殊结构设计控制器。在该方法中首先根据可分离信号的输入输出数据，采用相关性分析方法估计模型中动态线性模块的参数。其次，基于随机信号的输入输出数据，通过聚类方法和随机梯度方法估计模型中静态非线性模块的参数。最后，利用Hammerstein模型的特殊结构将连续搅拌反应器系统的反应物浓度控制问题转化为线性系统控制问题，简化了控制系统的设计，取得到较好的控制效果。

本发明公开了一种流程工业过程预测优化控制方法。本发明针对流程工业现有控制技术与得到的控制性能的不足，综合多项系统误差形式，来提高系统的控制性能和周期性流程工业的控制性能。通过预测控制技术，在控制输出和输入具有约束的情况下，最优化流程工业的控制效果，最后通过选定的系统目标函数，得到系统的最优控制器。本发明在新的控制结构中，更加精确了控制器变化范围，提高了控制带来的控制性能，同时保证控制装置操作在最佳状态，使流程工业的过程参数能够被严格控制。通过此种改进的技术手段，使得控制输出能够严格控制在安全范围内，防止机器出现过量输出和过度扭转而损坏设备，因此能够得到更好的控制效果。

本发明公开一种基于主成分自相关性剔除的动态过程监测方法，旨在剔除传统动态主成分分析(DPCA)模型中主成分的自相关性，从而使相应过程监测模型具备更优越的动态过程监测效果。本发明方法首先为各测量变量引入在采样时间上的多个延时测量值；其次，建立DPCA模型；然后，利用延时测量值作为回归模型输入估计出对应的主成分信息；最后，利用剔除主成分自相关性的估计误差实施对动态过程的在线监测。相比于传统DPCA过程监测方法，本发明方法利用剔除主成分自相关性后的误差做为被监测对象，不仅不再受到自相关性的负面影响，而且误差的变化直接体现出主成分中自相关特征的异常变化。因此，本发明方法更适合于监测动态过程建模与监测。